Niveaus van Superhero Analytics

Dichter bij product-markt fit

(Kasper Suomalainen) (maart 19, 2019)

Sinds de Wetenschappelijke revolutie in de 16e eeuw, meten en analyseren was onze manier om de wereld om ons heen te begrijpen. Startups zijn niet anders, aangezien het meten van zaken en klanten een manier is om inzicht te krijgen in wat te doen.

Bruikbaar inzicht – stukjes informatie die ons richting en validatie geven bij onze besluitvorming – is hoe een opstarten kan sneller draaien dan andere. Om gegevens in inzichten om te zetten, hebben we analyses nodig.

Analytics is wat gegevens omzet in bruikbare inzichten.

Wij van Superhero Capital ziet elk jaar honderden relevante, potentieel investeerbare startups die passen bij onze investeringsthese en scope. Door onze dealflow heen stromend, hebben we een manier bedacht om beginnende startups in categorieën in te delen op basis van de analyses die we ze zien ondernemen, oefenen en prediken.

We gebruiken vier verschillende analytische niveaus om snel startups te rangschikken. in ons dealflow-proces. Ik ga niet doornemen hoe alle statistieken in elk niveau zijn gedefinieerd, maar geef onderweg voorbeelden en links voor de echte superhelden die meer willen leren. Deze niveaus zijn het meest herkenbaar voor SaaS-bedrijven, maar de concepten zijn van toepassing op iedereen, ongeacht het bedrijfsmodel of de branche.

We hebben de 4 niveaus van Superhero Analytics gecreëerd om ons dealflowproces te helpen bij snellere besluitvorming, en ik denk dat het tijd is om het ook voor startups te delen.

4 niveaus van superheldanalyse

Niveau 0 – we weten dat we inkomsten hebben

Dit niveau is het kale minimum en elke start-up is hier om mee te beginnen. Op niveau 0 meet u de twee basisdingen die een startup, of wat dan ook, draaiende houden: gebruikers en geld.

Voor SaaS wordt dit meestal gedaan door uw dagelijkse / maandelijks actieve gebruikers en uw maandelijkse / jaarlijkse terugkerende inkomsten.

De absolute basis van SaaS-statistieken.

Om helemaal eerlijk te zijn, als je op dit niveau bent, zou je niet met VCs moeten praten. Het is een verspilling van zowel uw tijd als hun tijd. Ik heb het voorrecht gehad om oog in oog te staan ​​met een paar teams op niveau 0 en hun logica is, vaker wel dan niet, hilarisch.

“Een voordeel is dat we verkopen ons product goedkoper dan onze grootste concurrenten, maar het probleem is dat we geen geld verdienen. ” – Niveau 0

Niveau 1 – We weten dat we wat geld kunnen verdienen

Op niveau 1 begin je te kijken naar wat er is gebeurd en begin je uw individuele statistieken opsplitsen.

Laten we eens kijken naar maandelijks terugkerende inkomsten, MRR, bijvoorbeeld. Op niveau 0 gebruiken startups één nummer voor MRR. Op niveau 1 splitsen ze die statistiek meestal op in zinvolle groepen die afzonderlijk kunnen worden geanalyseerd. Categorieën van MRR zijn onder meer: ​​

  • Nieuwe MRR: nieuwe aanmeldingen
  • Uitbreiding MRR: upgrades in tariefplan
  • Contractie MRR: verloren inkomsten uit downgrades
  • Churn MRR: verloren inkomsten uit annuleringen
  • Reactivering MRR: opnieuw aanmelden van eerder gechurnde

Deze opsplitsing is belangrijk omdat u hierdoor kunt begrijpen waar uw inkomsten daadwerkelijk vandaan komen en wat de huidige staat van die bronnen is. Baremetrics heeft een vrij uitgebreide gids voor MRR , die het bekijken waard is.

Startups op niveau 1 kijken doorgaans ook naar hun klantenwerving kosten (CAC) en klantlevensduur (LTV), terugverdientijd en Net Promoter Score. Een goede manier om over het oppervlak te schrapen is de blog van Hubspot, waarin CAC / LTV , NPS wordt uitgelegd , en terugverdientijd zonder al te veel poespas. In dit stadium raak je ook bekend met churn en de verschillende categorieën, en begin je te dromen over negatieve churn .

Niveau 2 – We weten waar het geld vandaan komt

Dit niveau heeft alles te maken met conversies . Je hebt je statistieken, zoals MRR, in stukjes opgesplitst en nu is het tijd om de trechter van je klantreis verder op te splitsen.

Er zijn veel manieren om dit te doen, maar een van mijn favorieten is de AARRR-framework door Dave McClure . Het is een raamwerk met 5 verschillende stappen waarop u zich afzonderlijk kunt concentreren in de klantreis-trechter met bepaalde statistieken om in elke fase te optimaliseren. Hieronder ziet u de vijf fasen en voorbeeldstatistieken die moeten worden geoptimaliseerd.

Naast het kijken naar de klant dieper ingaan, hebben Level 2-startups continue A / B-testen in hun bedrijfscultuur opgenomen. Ze testen advertenties, bestemmingspaginas, welkomst-e-mails en productfuncties, om er maar een paar te noemen. Het sleutelwoord is hier continu . Een van de bekendste voorbeelden van A / B-testen is Googles 41 tinten blauw .

Hoe meer je A / B test, hoe sneller je naar product-market fit rent.

Level 3 – We streven ernaar om alles te weten

Dit is het echte Superhero-niveau. Nadat u uw statistieken in subcategorieën heeft ingedeeld en uw klanttraject heeft afgebroken, is het tijd om dieper te blijven graven. Level 3 streeft ernaar om bij elke klant alles te weten in elke fase. In dit stadium komt cohortanalyse het spel binnen.

In wezen is cohort een chique woord voor een groep klanten met een gemeenschappelijk kenmerk. Er zijn drie hoofdtypen van cohorten

  • Op tijd gebaseerde cohorten
  • Op grootte gebaseerde cohorten
  • Segmentgebaseerde cohorten

Tijdgebaseerde cohorten zijn heel gebruikelijk in SaaS-bedrijven, waar de gebruikers in groepen worden verdeeld op basis van hun week / maand van aanmelding. Men zou het cohort van december 2018, het cohort van januari 2019, het cohort van februari 2019 enz. Kunnen hebben …

Het idee is om te kijken naar hoe cohorten zich gedragen (in de loop van de tijd) en inzicht te krijgen door de verschillende klantsegmenten en hun gedrag.

Stel dat u een op tijd gebaseerde cohortanalyse maakt voor het klantverloop, een van de meest voorkomende cohorten in SaaS-zaken. Hiermee kunt u visualiseren hoe uw churn-percentage zich gedurende de levensduur van de klant ontwikkelt en krijgt u inzicht in vragen als “Stabiliseert het churn na enige tijd?” of “Wanneer tijdens de klantlevensduur is het verloop het grootst?”.

U kunt klanten ook segmenteren op basis van apparaat of taal, wat een segmentgebaseerde cohortanalyse is. In de praktijk is er een bijna onbeperkt aantal segmentaties mogelijk mits een voldoende grote dataset en voldoende datakwaliteit. Op grootte gebaseerde cohorten hebben natuurlijk te maken met de grootte van de klant, zoals prijsniveau-cohorten. Als je weinig tijd hebt en eenvoudig wilt beginnen, heeft zelfs Google Analytics een (cohortfunctie).

Op niveau 3 gaan startups ook kijken naar hun (datakwaliteit), die vaak te maken heeft met de manier waarop gegevens worden gelogd. Bovendien beginnen ze met voorspellingsanalyses om te zien hoe goed ze hun eigen voorspellingsalgoritmen hebben kunnen trainen.

Analytics is geen instantie, het is een cultuur

Als je dat niet doet meet niets, hoe weet je welke kant je op moet en welke beslissingen je moet nemen bij het zoeken naar product-markt-fit? De beste teams hebben meten, testen en analyseren in hun DNA.

Niveaus van Superhero Analytics

In wezen is elk niveau een proces van het verder opsplitsen van een statistiek, het klanttraject of de klanten zelf in kleinere categorieën waardoor een diepere begrip van dat specifieke aantal, fase of groep.

Wanneer we teams zien die zich op niveau 2 of niveau 3 bevinden, wekt dit een onmiddellijke interesse, omdat we weten dat ze de juiste mentaliteit en tools hebben om beide te verwerven bruikbaar inzicht in hun bedrijf en klanten en op een consistente manier navigeren naar product-markt-fit.

Op welk niveau bevindt uw startup zich? Denk erover na.

– The Flash